論文の概要: Time Series Causal Discovery via Context-Conditioned and Causality-Augmented Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26759v1
• Date: Tue, 26 May 2026 09:30:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.791196
• Title: Time Series Causal Discovery via Context-Conditioned and Causality-Augmented Pretraining
• Title（参考訳）: 文脈定義と因果学習による時系列因果発見
• Authors: Biao Ouyang, Tengxue Zhang, Zhihao Zhuang, Yang Shu, Chenjuan Guo, Bin Yang,
• Abstract要約: 時系列からの因果発見は、異常の根本原因をトレースするなど、多くの現実世界の応用において重要である。 textbfTime-series textbfCausal textbfDiscovery のための新しい textbfPretraining フレームワーク textbfPTCD を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.01926647313838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal discovery from time series is critical for many real-world applications, such as tracing the root causes of anomalies. Existing approaches typically rely on dataset-specific optimization, making it difficult to transfer their causal discovery capabilities to new time series governed by diverse causal mechanisms. In this paper, we propose \textbf{PTCD}, a novel \textbf{P}retraining framework for \textbf{T}ime-series \textbf{C}ausal \textbf{D}iscovery, which improves cross-task generalization through context-conditioned modeling and transferable causal augmentation. To model complex temporal causal dependencies, PTCD employs a dual-scale iterative attention mechanism to capture window-level causal relationships, and a Gaussian mixture with a context-level routing mechanism to handle heterogeneous exogenous distributions. To further address distribution shifts across causal graphs, PTCD adopts a pretraining paradigm on synthetic datasets that integrates intervention-based learning and a causal mixup strategy, promoting stable causal discovery and stronger generalization. Extensive experiments on multiple real-world out-of-distribution (OOD) datasets demonstrate that PTCD excels in both causal discovery and root cause identification.
• Abstract（参考訳）: 時系列からの因果発見は、異常の根本原因をトレースするなど、多くの現実世界の応用において重要である。 既存のアプローチは通常、データセット固有の最適化に依存しており、因果発見能力を様々な因果メカニズムによって支配される新しい時系列に転送することは困難である。 本稿では、文脈条件付きモデリングと伝達可能な因果拡張により、クロスタスクの一般化を改善する、新規な \textbf{P}retraining framework for \textbf{T}ime-series \textbf{C}ausal \textbf{D}iscovery を提案する。 複雑な時間的因果関係をモデル化するために、PTCDはウインドウレベルの因果関係を捉えるために二重スケールの反復的注意機構と、異種外生分布を扱うためのコンテキストレベルのルーティング機構とガウス的混合を用いる。 因果グラフ間の分布シフトにさらに対処するため、PTCDは、介入に基づく学習と因果混合戦略を統合し、安定した因果発見とより強力な一般化を促進する合成データセットに事前訓練パラダイムを採用する。 複数の実世界のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データセットに対する大規模な実験は、PTCDが因果発見と根本原因同定の両方において優れていることを示した。

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